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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种面向生态监测的通遥一体任务联合规划方法，主要解决现有技术无法适用大规模多个区域场景，且未考虑卫星数据传回地面站的问题。其实现方案是：构建卫星‑区域目标网络；将区域目标分解为观测条带，根据其信息构建子任务集合；根据子任务集合构建状态空间和动作空间；构建策略函数与动作价值函数；检测同一时刻区域目标所选卫星是否冲突；根据检测的冲突得到下时刻状态St+1及t时刻奖励Rt，并根据这两个参数更新策略函数与动作价值函数，获得任务调度策略，并进行卫星与地面站之间的匹配。本发明能高效完成对多个大规模区域目标的通遥一体任务联合调度，可用于卫星网络对多个大规模生态区域目标的智能调度。

主权项：1.一种面向生态监测的多星协同通遥任务联合规划方法，其特征在于，包括如下步骤：1构建包括卫星集合S和区域目标任务集合G的待规划卫星网络、可见时间窗集合；2基于待规划卫星网络获得卫星对每一个大规模生态区域目标扫描而成的条带信息，生成元任务；3构建卫星在不同观测角度下的观测元任务集合O，并将其划分为多个不同区域所对应的元任务集合Oj＝{o1j,o2j···oij···omj},其中oij代表第i颗卫星观测第j个区域产生的元任务；i∈{1,2,...,m}，j∈{1,2,...,n}，m为卫星总数，n为待观测的目标区域的总数；4设定任务学习智能体的输入状态空间S和输出动作空间5根据状态空间S和输出动作空间使用全连接神经网络FCN构建每个元任务调度阶段的策略函数和动作-价值函数其中，θ表示元任务oij所对应的策略函数的训练参数，表示状态空间S中第t个时隙元任务oij的状态信息，表示动作空间中第t个时隙选择元任务oij的调度策略；6检测同一时刻所选择的卫星是否冲突：若同一时刻选择的卫星冲突，则选择任务紧急程度高、卫星能量消耗低的动作执行；若同一时刻选择的卫星不冲突，则将所有动作全部执行，进而得到状态信息7获得任务资源匹配的策略函数7a将每一个区域目标作为一个智能体；7b将输入到策略函数中得到各动作概率，智能体根据该概率输出动作得到t+1时刻的状态胜利方智能体v所选动作的奖励失败方智能体l所选动作的奖励无冲突智能体k所选动作的奖励并指导t+1时刻动作的选择；7c将训练经验输入到参数化的动作价值函数得到预期未来回报yi，进而评估动作价值，指导策略函数更新参数θ，直至策略函数收敛，得到任务资源匹配的策略函数8将每一个区域目标对应的元任务输入到任务资源匹配的策略函数得到所有区域目标任务的调度策略；9根据调度策略中被选择的卫星，求解数据传回地面所选择的地面站。

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百度查询： 西安电子科技大学 面向生态监测的多星协同通遥任务联合规划方法